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數(shù)字化人才認(rèn)證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請(qǐng)參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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kmeans優(yōu)化算法:二分K-means聚類算法

kmeans優(yōu)化算法:二分K-means聚類算法
2020-05-21
Bi這里是的意思就是Binary,二進(jìn)制的意思,所以有時(shí)候叫這個(gè)算法為二進(jìn)Kmeans算法。為什么我們需要用BiKmeans呢?就是為了解決初始化k個(gè)隨機(jī)的質(zhì)心點(diǎn)時(shí)其中一個(gè)或者多個(gè)點(diǎn)由于位置太極端而導(dǎo)致迭代的過程中消失的 ...

有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法怎么理解?

有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法怎么理解?
2020-05-19
在判斷是有監(jiān)督學(xué)習(xí)還是在無監(jiān)督學(xué)習(xí)上,我們可以具體是否有監(jiān)督(supervised),就看輸入數(shù)據(jù)是否有標(biāo)簽(label)。輸入數(shù)據(jù)有標(biāo)簽,則為有監(jiān)督學(xué)習(xí),沒標(biāo)簽則為無監(jiān)督學(xué)習(xí)。 什么是學(xué)習(xí)(learning)? 一個(gè)成語 ...

下采樣和池化的區(qū)別是什么?

下采樣和池化的區(qū)別是什么?
2020-05-19
有部分同學(xué),在學(xué)習(xí)初期,會(huì)認(rèn)為下采樣和池化是指同樣的事情,只是叫法不同而已,其實(shí)這是一種錯(cuò)誤的認(rèn)知。 下采樣(subsampled),或稱為降采樣(downsampled),指縮小圖像。其主要目是使得圖像符合顯示區(qū)域的 ...

feature importance函數(shù)的簡(jiǎn)要介紹!

feature importance函數(shù)的簡(jiǎn)要介紹!
2020-05-19
feature importance指特征重要性,在特征選擇的許多方法中,我們可以使用隨機(jī)森林模型中的特征重要屬性來篩選特征,并得到其與分類的相關(guān)性。 由于隨機(jī)森林存在的固有隨機(jī)性,該模型可能每次給予特征不同的重要性 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的概率估計(jì)指什么?

機(jī)器學(xué)習(xí)中的概率估計(jì)指什么?
2020-05-19
機(jī)器學(xué)習(xí)算法會(huì)涉及到大量的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)內(nèi)容,數(shù)學(xué)好的童靴們,你們的優(yōu)勢(shì)來了。在機(jī)器學(xué)習(xí)中涉及到了三個(gè)數(shù)學(xué)工具,分別是線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)(概率估計(jì))、最優(yōu)化理論。 今天,我們來講概率統(tǒng)計(jì),在機(jī)器學(xué)習(xí)中會(huì)涉及 ...

有監(jiān)督學(xué)習(xí):從過去到現(xiàn)在的模型流行度(深度翻譯好文)!

有監(jiān)督學(xué)習(xí):從過去到現(xiàn)在的模型流行度(深度翻譯好文)!
2020-05-14
在過去的幾十年中,機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)生了巨大的變化。誠(chéng)然,有些方法已經(jīng)存在很長(zhǎng)時(shí)間了,但仍然是該領(lǐng)域的主要內(nèi)容。例如,Legendre和Gauss已經(jīng)在19世紀(jì)初提出了最小二乘的概念。在最近的幾十年中,諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等 ...

爬蟲解析庫xpath功能很強(qiáng)大嗎?

爬蟲解析庫xpath功能很強(qiáng)大嗎?
2020-05-14
xpath,英文全稱XML Path Language,即XML路徑語言,它是一種用來確定XML文檔中某部分位置的語言,可以在 XML文檔中查找相關(guān)的信息,相對(duì)而言功能還是比較強(qiáng)大的。 xpath最初是一個(gè)通用的、介于XPointer與XSL間的語 ...

postgreSQL的簡(jiǎn)單介紹?

postgreSQL的簡(jiǎn)單介紹?
2020-05-14
postgreSQL是一款先進(jìn)的開源數(shù)據(jù)庫,擁有非常齊全的自由軟件的對(duì)象-關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(ORDBMS),可面向企業(yè)復(fù)雜SQL的OLTP業(yè)務(wù)場(chǎng)景,支持多項(xiàng)企業(yè)級(jí)功能,能解決使用數(shù)據(jù)庫的各種難題。 PostgreSQL的優(yōu)勢(shì)有很多 ...

維度表和事實(shí)表的含義是什么?

維度表和事實(shí)表的含義是什么?
2020-05-14
維度表和事實(shí)表,在構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫時(shí)經(jīng)常能見到。維度表被看成是用戶用來分析一個(gè)事實(shí)的窗口,它里面的數(shù)據(jù)應(yīng)該是對(duì)事實(shí)的各個(gè)方面描述,簡(jiǎn)而言之就是基礎(chǔ)表,如:時(shí)間維度表,它里面的數(shù)據(jù)就是一些日,周,月, ...

T分布是一條以0為中心左右對(duì)稱的曲線嗎?

T分布是一條以0為中心左右對(duì)稱的曲線嗎?
2020-05-11
最近,看到一道有關(guān)T分布的試題《T分布是一條以0為中心左右對(duì)稱的曲線嗎?》確實(shí),T分布是以0為中心,左右對(duì)稱的一簇單峰曲線。不過,當(dāng)其自由度越小,曲線的峰度越低,尾部越高,當(dāng)自由度趨于無窮大時(shí),t分布就是標(biāo) ...

大數(shù)據(jù)如何改善營(yíng)銷決策?

大數(shù)據(jù)如何改善營(yíng)銷決策?
2020-05-08
近幾年,數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度呈現(xiàn)爆炸式趨勢(shì),數(shù)據(jù)營(yíng)利成為或?qū)⒊蔀槭杖氲闹饕獊碓?。大部分的商業(yè)智能應(yīng)用均針對(duì)營(yíng)銷決策,在這一領(lǐng)域的主要影響如下。   (1)、規(guī)劃分析   數(shù)據(jù)科學(xué)家為營(yíng)銷部門提供 ...

 矩陣分析、矩陣?yán)碚摗⒕仃囌撊叩倪m用范圍!

矩陣分析、矩陣?yán)碚?、矩陣論三者的適用范圍!
2020-05-08
矩陣分析、矩陣?yán)碚摗⒕仃囌撌侨N較為常見學(xué)科,這里為大家介紹一些它們的適用范圍和區(qū)別。 ——矩陣分析 主要包括線性空間與線性變換,內(nèi)積空間,矩陣的相似標(biāo)準(zhǔn)形,矩陣分解,矩陣函數(shù)等內(nèi)容, ...

8個(gè)流行的Python可視化工具包,你喜歡哪個(gè)?

8個(gè)流行的Python可視化工具包,你喜歡哪個(gè)?
2020-04-28
把這三個(gè)包放在一起有幾個(gè)原因:首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的,當(dāng)你在用 Seaborn 或 Pandas 中的 df.plot() 時(shí),用的其實(shí)是別人用 Matplotlib 寫的代碼。因此,這些圖在美化方面是 ...

千億數(shù)據(jù)優(yōu)化,如何繞過數(shù)據(jù)傾斜這頭攔路虎?

千億數(shù)據(jù)優(yōu)化,如何繞過數(shù)據(jù)傾斜這頭攔路虎?
2020-04-21
作者:dantezhao 前言: 數(shù)據(jù)傾斜是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域繞不開的攔路虎,當(dāng)你所需處理的數(shù)據(jù)量到達(dá)了上億甚至是千億條的時(shí)候,數(shù)據(jù)傾斜將是橫在你面前一道巨大的坎。 邁的過去,將 ...

Excel數(shù)據(jù)分析系列(二):Excel基礎(chǔ)知識(shí)與常用技巧

Excel數(shù)據(jù)分析系列(二):Excel基礎(chǔ)知識(shí)與常用技巧
2020-04-10
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 Excel 基礎(chǔ)知識(shí) Excel 2016版工作窗口 Excel 的層次結(jié)構(gòu) Excel 常用技巧 快速選擇區(qū)域 ...

參數(shù)估計(jì)之點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)

參數(shù)估計(jì)之點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)
2020-04-09
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 參數(shù)估計(jì)(parameter estimation)是根據(jù)從總體中抽取的樣本估計(jì)總體分布中包含的未知參數(shù)的方法。人們常常需要根據(jù)手中的數(shù)據(jù),分析或推斷數(shù)據(jù)反映的本質(zhì)規(guī)律。即根據(jù) ...

通過定量數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶畫像的方法與流程

通過定量數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶畫像的方法與流程
2020-04-03
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 前言 用戶畫像又稱用戶角色,作為一種勾畫目標(biāo)用戶、聯(lián)系用戶訴求與設(shè)計(jì)方向的有效工具,用戶畫像在各領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。用戶畫像最初是在電商領(lǐng)域得到應(yīng) ...

從5個(gè)維度出發(fā),構(gòu)建高質(zhì)量的用戶畫像

從5個(gè)維度出發(fā),構(gòu)建高質(zhì)量的用戶畫像
2020-04-03
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 如果說有什么 能力是產(chǎn)品經(jīng)理最需要具備的核心能力,那么答案一定是“了解用戶”,而要說如何體現(xiàn)產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)用戶了解的程度,那一定是能輸出一份合格的用戶畫 ...

AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)與深度學(xué)習(xí)研究在2020年的發(fā)展趨勢(shì)(二)

AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)與深度學(xué)習(xí)研究在2020年的發(fā)展趨勢(shì)(二)
2020-04-03
作者 | Matthew Mayo 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 在2019年(及之前的幾年)中,我們?cè)儐柫嗽S多頂級(jí)專家,2019年和2020年AI,分析,機(jī)器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)科學(xué)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最重要的發(fā)展趨勢(shì) ...

準(zhǔn)確率已成過去式,AI人工智能領(lǐng)域的這些趨勢(shì)在2020年更受關(guān)注

準(zhǔn)確率已成過去式,AI人工智能領(lǐng)域的這些趨勢(shì)在2020年更受關(guān)注
2020-03-31
作者 | 機(jī)器之心 人工智能不是將要改變世界,而是正在改變世界。在新年以及新的十年開啟之際,VentureBeat 采訪了人工智能領(lǐng)域最杰出的頭腦,來回顧人工智能在 2019 年的進(jìn)展,展望機(jī)器 ...

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